基于压缩感知理论的BP算法源代码，可以在MATLAB上直接运行

很全的BP重构信号算法，关于压缩感知的经典算法哦

基于BP神经网络的客运量预测算法仿真,BP神经网络为自己编程实现，不使用MATLAB自带的工具箱，matlab2021a测试。

BP神经网络基本原理BP神经网络基本原理BP神经网络基本原理.

本发明公开了一种基于遗传算法优化BP神经网络的风电功率预测方法，从风电功率预测系统的数据处理模块中获取预测参考数据；对参考数据建立BP神经网络的预测模型，并采用多种群编码对应BP神经网络的不同结构，每个种群分别对神经网络权值阈值编码，生成不同长度的个体，用遗传算法中选择、交叉、变异操作进化优化每个种群，最后判断收敛条件并选择最优个体；再对BP神经网络初始化，用学习率可变的动量BP算法进一步训练网络直至收敛，利用该网络对风电功率进行预测；最后，还反复利用预测值，在一轮预测中进行多次预测实现了跨时间间隔的多步预测。本发明预测精度提高，计算时间减少，稳定性增强。

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合-MATLAB代码与数据 使用BP神经网络进行非线性函数的拟合，只需要将BP神经网络计算内核更换成其他即可套用在其他问题上，方便易改，推荐使用！！ BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。

bp pred_神经网络预测_反向传播（BPNN）回归

C语言写的三层BP神经网络代码，用fisheriris数据集训练和测试网络，也可以用于其他分类问题。 一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，各层的节点数都可以设置。属性数据归一化采用Z-score算法，标签数据归一化采用Min-Max算法。激活函数采用Sigmoid函数。 BPNN.c和BPNN.h中包含BP神经网络代码： bpnn_Train函数训练网络； bpnn_predict函数预测测试数据； bpnn_FileOutput函数输出网络参数和模型至文件； bpnn_LoadModel函数加载网络模型。 main.c中有两个测试函数： 测试读取训练数据"train.data"，训练网络，输出网络参数"bpnn_out.txt"和模型"bpnn.bin"，读取测试数据"test.data"，输出测试结果"test_out.txt"。 相关公式推导请看我的博客：https://blog.csdn.net/QDchenxr/article/details/124543772

之前写的一篇博客的代码，https://blog.csdn.net/zyxhangiian123456789/article/details/89159530，不清楚为什么阅读量还挺好。

终结版原型方案BP.rp